package kafka.producter;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.Future;

public class ProducerClient {
    public static void main(String[] args){
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "127.0.0.1:32768");
        props.put("acks", "all");
        /*从Kafka 0.11开始，KafkaProducer支持另外两种模式：幂等生成器和事务生成器。幂等生产者将卡夫卡的交付语义从至少一次加强到一次交付。特别是生产者重试将不再引入重复。事务生成器允许应用程序以原子方式将消息发送到多个分区（和主题！）。
         *要启用幂等性，必须将enable.idempotence配置设置为true。如果设置，则重试配置将默认为Integer.MAX_VALUE，并且acks配置将默认为all。幂等生成器没有API更改，因此不需要修改现有应用程序以利用此功能。
         * */
        props.put("enable.idempotence", true);

        props.put("delivery.timeout.ms", 30000);
        /*
        *
        * 设置发送缓冲区，每次发送topic的数量。
        * 请注意，即使在linger.ms = 0的情况下，及时到达的记录通常也会一起批处理，因此在重负载情况下，无论延迟配置如何，都会发生批处理;但是，将此值设置为大于0的值可以在不受最大负载影响的情况下以较少的延迟为代价导致更少，更有效的请求。
        * */
        props.put("batch.size", 16384);

        /*
        *
        * 发送间隔，当缓冲区没有被填满且超过发送间隔，则立即发送。
        * */
        props.put("linger.ms", 1000);

        /*
        *请求超时时间
        * */
        props.put("request.timeout.ms", 1000);

        /*
        * buffer.memory控制生产者可用于缓冲的总内存量。
        * 如果记录的发送速度快于传输到服务器的速度，则此缓冲区空间将耗尽。
        * 当缓冲区空间耗尽时，额外的发送调用将被阻止。阻塞时间的阈值由max.block.ms确定，然后抛出TimeoutException。
        * */
        props.put("buffer.memory", 33554432);

        /*
        * key.serializer和value.serializer指示如何将用户提供的键和值对象及其ProducerRecord转换为字节。
        * 您可以将包含的ByteArraySerializer或StringSerializer用于简单的字符串或字节类型。
        * */
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            Future<RecordMetadata> send = producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
        }

        producer.close();
    }
}
